Frontier Safety Framework
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Frontier Safety Framework
简介 :
Frontier Safety Framework是Google DeepMind提出的一套协议,用于主动识别未来AI能力可能导致严重伤害的情况,并建立机制来检测和减轻这些风险。该框架专注于模型层面的强大能力,如卓越的代理能力或复杂的网络能力。它旨在补充我们的对齐研究,即训练模型按照人类价值观和社会目标行事,以及Google现有的AI责任和安全实践。
需求人群 :
目标受众为AI研究人员、开发者以及对AI安全和伦理有关注的企业和政策制定者。该框架提供了一套评估和减轻AI风险的方法论,帮助他们构建更安全、更符合人类价值观的AI系统。
总访问量: 3.2M
占比最多地区: US(20.86%)
本站浏览量 : 51.1K
使用场景
用于评估AI模型在自动驾驶领域的潜在风险。
在药物发现中,确保AI模型的推荐不会带来未预见的副作用。
在经济生产力提升中,防止AI模型的决策导致不公平或不道德的结果。
产品特色
确定模型可能具有的潜在严重伤害的能力。
定期评估前沿模型,检测它们是否达到关键能力水平。
当模型通过预警评估时,应用减轻计划。
基于四个领域的初步关键能力水平:自主性、生物安全、网络安全和机器学习研究与开发。
为每个关键能力水平定制减轻措施的强度。
投资于前沿风险评估的科学,并不断完善框架。
遵循Google的AI原则,定期审查和更新框架。
使用教程
第一步:确定模型可能具有的潜在严重伤害的能力。
第二步:定期对前沿模型进行评估,检测是否达到关键能力水平。
第三步:开发预警评估套件,以在模型接近关键能力水平时发出警报。
第四步:当模型通过预警评估时,根据整体利益和风险平衡以及预期部署环境,应用减轻计划。
第五步:根据关键能力水平定制减轻措施的强度。
第六步:投资于前沿风险评估的科学,并不断完善框架。
第七步:遵循Google的AI原则,定期审查和更新框架。
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